#奶茶价格指数

import pandas as pd

#现阶段直接硬编码实现输出
orgdata = {
    '2015-01-01': 14,
    '2019-01-01': 16,
    '2021-01-01': 13,
    '2023-01-01': 10,
    '2025-01-01': 8,
    '2025-10-01': 6,
}


# 构建DataFrame
tea_price_df = pd.DataFrame(list(orgdata.items()), columns=['日期', '价格'])

# 将日期列转换为datetime类型
tea_price_df['日期'] = pd.to_datetime(tea_price_df['日期'])

# 按日期排序
tea_price_df = tea_price_df.sort_values('日期').drop_duplicates('日期')

# 以月为频率重建完整日期索引
date_range = pd.date_range(start=tea_price_df['日期'].min(), end=tea_price_df['日期'].max(), freq='MS')
tea_price_df = tea_price_df.set_index('日期').reindex(date_range)

# 线性插值
tea_price_df['价格'] = tea_price_df['价格'].interpolate(method='linear')

# 重置索引并恢复日期列
tea_price_df = tea_price_df.reset_index().rename(columns={'index': '日期'})



#输出结果到data/temp
tea_price_df.to_csv('data/temp/index_milk_tea.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')